研究者詳細 - 大山　慎太郎

論文 - 大山　慎太郎

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機械学習を用いた重症低ナトリウム血症の治療予測システムの構築

木下珠希, 萩原大輔, 大山慎太郎, 有馬寛

日本内分泌学会雑誌 99 巻 ( S.Update ) 頁： 74 - 77 2023年5月

Prognostic Factors for Covid-19 on Admission Profile and Air Pollutants. 国際誌

Sato K, Furukawa T, Yamashita S, Kobayashi D, Oyama S, Shiratori Y

Studies in health technology and informatics 302 巻頁： 901 - 902 2023年5月

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Studies in Health Technology and Informatics

It has been reported that the severity and lethality of Covid-19 are associated with coexisting underlying diseases (hypertension, diabetes, etc.) and cardiovascular diseases (coronary artery disease, atrial fibrillation, heart failure, etc.) that increase with age, but environmental exposure such as air pollutants may also be a risk factor for mortality. In this study, we investigated patient characteristics at admission and prognostic factors of air pollutants in Covid-19 patients using a machine learning (random forest) prediction model. Age, Photochemical oxidant concentration one month prior to admission, and level of care required were shown to be highly important for the characteristics, while the cumulative concentrations of air pollutants SPM, NO2, and PM2.5 one year prior to admission were the most important characteristics for patients aged 65 years and older, suggesting the influence of long-term exposure.

DOI： 10.3233/SHTI230301

Artificial intelligence-based personalized survival prediction using clinical and radiomics features in patients with advanced non-small cell lung cancer

Koyama, J; Morise, M; Furukawa, T; Oyama, S; Matsuzawa, R; Tanaka, I; Wakahara, K; Yokota, H; Kimura, T; Shiratori, Y; Kondoh, Y; Hashimoto, N

RESPIROLOGY 28 巻頁： 39 - 40 2023年2月

指文字画像を用いた標的選択課題遂行中の事象関連電位の特性

長谷川良平, 米田英正, 岩月克之, 大山慎太郎, 佐伯将臣, 山本美知郎, 平田仁

日本感性工学会論文誌 22 巻 ( 1 ) 頁： 21 - 29 2023年

診療データを用いた予測モデルによる文抽出

三沢翔太郎, 古川大記, 大山慎太郎, 狩野竜示, 鑓水大和, 谷口友紀, 小野田浩平, 佐藤菊枝, 白鳥義宗

人工知能学会全国大会論文集 JSAI2023 巻 ( 0 ) 頁： 3Xin404 - 3Xin404 2023年

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：一般社団法人人工知能学会

病院では電子カルテや看護録など様々な医療文書が蓄積されている。本研究では医療従事者による文書探索を支援するために、医療文書群から臨床的に重要な文の抽出を目指す。学習データがない場合に用いられる教師なし文書要約手法は、文書全体の内容を網羅するために、文書中の多くの文と類似する文を取得する。しかし、医療文書では網羅性よりも臨床的な重要度が重視されるため、適しているとは限らない。一方、ある患者に対して蓄積された診療データを元に、その患者の将来における状態である予後を予測する予後予測の研究が取り組まれている。予後予測モデルで予測した患者の予後が悪い場合、その入力情報は予後の悪化につながる状態や事象を表しており、臨床的に重要であると考えられる。本研究ではこの考えに基づいて、予後予測モデルの出力値を臨床的に重要な文の指標とみなした重要文抽出手法を提案する。実験では名古屋大学医学部附属病院に集約された診療データで学習した予後予測モデルを利用して重要文抽出モデルを構築した。入院ごとに重要文抽出モデルで文をランキングし、それと臨床的に重要な情報を記載した文書を比較することで手法の有効性を示した。

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2023.0_3xin404

CiNii Research

看護師の職域プレゼンティズム（心身不調）をIoTセンシングで早期検出する

山下佳子, 大山慎太郎, 鈴木輝彦, 坂本祐二, 出野義則, 山下暁士, 赤川里美, 藤井晃子, 白鳥義宗, 森健策

生体医工学 Annual61 巻 ( Abstract ) 頁： 225_1 - 225_1 2023年

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：公益社団法人日本生体医工学会

看護職は心身不調に由来する顕在化していない労働生産性低下状態（プレゼンティズム）が他職種より多く、不規則な勤務形態や強い心身ストレスにより、離職に至る率も高いのが現状である。類似研究は腰痛に注目してウェアラブルデバイスで筋硬度測定によりプレゼンティズム発生を予測するが、性別や運動経験の有無など個人の特性を大きく反映するため予測が難しいと報告がある。そこで本研究では、プレゼンティズムの主な要因で筋骨格系疼痛の原因となる看護行動を、Internet of Things (IoT)センシングで抽出・判別することを目的とする。既設のBLE 屋内測位(AoA法）アンテナを利用した加速度センサデバイスによる看護行動データの収集と、観察者の直接観察による看護行動に対するラベルデータ（看護行動、実施場所、行動の開始・終了時刻を入力）作成を実施した。看護行動は身体プレゼンティズムリスク(腰痛・膝痛・頚肩腕痛)に分類し定義した。1分毎の行動データ（位置情報の平均値、加速度の最大・最小・平均値・標準偏差）、及び時刻を入力データとし、ラベルデータを教師データとして機械学習を行い、行動認識モデルを構築した。看護行動割合は、腰痛43.6%、膝痛3.3%、頚肩腕痛7.4%であった。IoTセンシングで個人ごとのプレゼンティズムに発展する行動をモニタリングすることにより、プレゼンティズムを予防することが可能と示唆された。

DOI： 10.11239/jsmbe.annual61.225_1

CiNii Research

無意識下の運動制御を基にした手術技術の均等化・標準化に関する研究開発

建部将広, 大山慎太郎, 藤田明子, 下田真吾

生体医工学 Annual61 巻 ( Abstract ) 頁： 129_1 - 129_1 2023年

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：公益社団法人日本生体医工学会

外科手技の習得には、反復した一定の訓練などにより“自動化”した手技を行えるよう、徒弟制度的な訓練が必要とされる。外傷などでの損傷による微小な血管や神経を縫合するには手術用顕微鏡を用いたマイクロサージャリーは広く行われているが、その技術取得には一定のトレーニングが必須となる。一方、実臨床の場では近年術野を3Dでモニターに表示する外視鏡が利用可能となった。外視鏡を使用することで術者の頭部周囲が自由になり、映像の共有が可能となる。これを用いることで、頭部周辺に各種センサーを使用でき、“自動化”した“無意識下”の運動制御による手術手技を解析し、分析結果から人材育成、そして新規医療技術開発につながると考えた。実験として、熟練者・初心者を対象とし、外科手技用トレーニング血管を用いて6針縫合する手技を行った。初心者と熟練者、およびトレーニング後の初心者の視線・姿勢・器具の動きに関して解析した。作業全体で縫合時間・視線／器具の動き・瞳孔が初心者で大きくなっていた。自然災害が頻発する日本では重度外傷患者が多数発生する可能性は否定できず、マイクロサージャリーにも対応可能な医師を育成することは重要となる。今回の結果から、初心者と熟練者の手技に対する習熟度の違いは視線運動などに関連していた。これらの違いを医師育成・手術用ロボット開発に活かせられると考えられた。

DOI： 10.11239/jsmbe.annual61.129_1

CiNii Research

Development of A Location and Operation Monitoring Device for Medical Device Management

Kakutani K., Ito N., Shima K., Oyama S., Otsuka T.

2023 International Conference on Consumer Electronics - Taiwan, ICCE-Taiwan 2023 - Proceedings 頁： 325 - 326 2023年

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：2023 International Conference on Consumer Electronics - Taiwan, ICCE-Taiwan 2023 - Proceedings

Central management has used and maintained many portable medical devices(MDs). However, the central management lends medical staff the MDs only with managing by a ledger; therefore, missing or subletting may be caused. In this paper, we develop and propose a device that can measure MDs' location and power consumption and a visualization system. We implemented 85 developed devices in 4 hospitals and confirmed that the system adequately managed MDs.

DOI： 10.1109/ICCE-Taiwan58799.2023.10226793

Scopus

Development of AI models to predict mortality and long-term hospitalization in pneumonia

Furukawa, T; Oyama, S; Sato, K; Misawa, S; Kano, R; Yarimizu, H; Shiratori, Y

EUROPEAN RESPIRATORY JOURNAL 60 巻 2022年9月

A Prototype for Presage Detection for Heat Stroke using LPWA Communication and Wearable Devices 査読有り

7 巻頁： 02-1 - 02-7 2022年4月

Demonstration experiment of telemedicine using ultrasonography and telerehabilitation with 5G communication system in aging and depopulated mountainous area. 国際誌

Saeki M, Oyama S, Yoneda H, Shimoda S, Agata T, Handa Y, Kaneda S, Hirata H

Digital health 8 巻頁： 20552076221129074 - 205520762211290 2022年1月

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Digital Health

Objective: The challenges of an aging population worldwide are the increased number of people needing medical and nursing care and inadequate medical resources. Information and communication technologies have progressed remarkably, leading to innovations in various areas. 5G communication systems are capable of high-capacity, high-speed communication with low latency and are expected to transform medicine. We aimed to report a demonstration experiment of telerehabilitation and telemedicine using a mobile ultrasound system in a depopulated area in a mountainous terrain, where 32% of the population are 65 years or older. Methods: At the core hospital, a physician or physical therapist remotely performed ultrasonography or rehabilitation on a subject in a clinic. Five general residents participated in the telerehabilitation as subjects. The delay time and video quality transmitted with 5G and long-term evolution (LTE) communication systems were compared. The physician or physical therapist subjectively evaluated the quality and delay of the transmitted images and subject acceptability. Results: Of seven physical therapists, six and three responded that the video quality was “good” for telerehabilitation with 5G/4K resolution and LTE, respectively. Five physical therapists and one physical therapist reported that the delay time was “acceptable” with 5G/4K resolution and LTE, respectively. For telemedicine using a mobile ultrasound system, the responses for 5G were “the delay was acceptable” and “rather acceptable.” In contrast, both respondents’ responses for LTE were “not acceptable.” Conclusions: Multiple high-definition images can be transmitted with lower latency in telerehabilitation and telemedicine using mobile ultrasound imaging systems with a 5G communication system. These differences affected the subjective evaluation of the doctors and physical therapists.

DOI： 10.1177/20552076221129074

その他リンク： http://journals.sagepub.com/doi/full-xml/10.1177/20552076221129074

肘関節鏡手術トレーニングシステムの開発

岩瀬紘章, 横田秀夫, 村上幸己, 山本美智郎, 大山慎太郎, 平田仁

生体医工学 Annual60 巻 ( Abstract ) 頁： 158_1 - 158_1 2022年

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：公益社団法人日本生体医工学会

本邦で開発された関節鏡手術は世界中に広がり整形外科の標準的治療となっているが、特に肘関節鏡においては重大な神経損傷の合併症の報告を認める。肘関節鏡手術は手術野を直接観察することは出来ず、関節鏡に映し出された映像を元に手術操作を行うゆえに、手術技能の習熟までに時間を要し、術者の育成が重要な課題である。経験の浅い術者の技能習得のための肘関節鏡手術トレーニングシステムを考えた。肘関節CT、MRI画像を理化学研究所で開発された新規情報処理システム（V-CAT）を用いて前処理、座標合わせ、セグメンテーションを行うことで、肘関節周囲の骨、神経、皮膚から成る3D画像がstl dataとして抽出される。このdataを元に、光造形3Dプリンタを用いて実物大の肘関節の模型を作成した。stl dataと造形物の実測値の誤差は平均0.078mmであった。肘関節鏡手術でよく施行される関節内遊離体摘出術を想定し、遊離体を肘関節模型内に設置した。肘関節鏡下手術の症例数が5件以上かつ経験年数が2年以上の医師を熟練医師、肘関節鏡下手術の症例数が1件以下の医師を非熟練医師、手術の経験がない被験者を未経験者とし、それぞれの群で遊離体摘出にかかる手術時間や検出されるdataについて比較検討を行なった。複数の肘関節モデルを作成し、トレーニングを行うことで、経験の浅い術者の技能上昇につながる可能性がある。

DOI： 10.11239/jsmbe.annual60.158_1

CiNii Research

医療機器最適管理のためのHMMを用いた実稼働状況推定手法の提案と実装

角谷和飛, 吉田拓巨, 島孔介, 大山慎太郎, 大塚孝信

人工知能学会全国大会論文集 JSAI2022 巻 ( 0 ) 頁： 2P1GS1005 - 2P1GS1005 2022年

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：一般社団法人人工知能学会

医療機関において，医療の高度化に伴い医療機器の台数は増加し，操作やメンテナンスが複雑化しており，医療従事者の機器管理に関わる負担が増加している．また，COVID-19の流行により，人工呼吸器を代表とする医療機器の管理の重要性が増加している．一方で，看護師が退職するなど，医療従事者の人手不足が問題視されている．これらの問題を解決するために，医療機器の位置情報と稼働状況を管理する機器モニタリングシステムを構築した．本システムでは，低消費電力であるLPWAモジュールおよび電流センサを搭載した電源タップ一体型デバイスを開発し，これを用いて医療機器の電流値と位置情報を収集し，WEBアプリケーション上で表示を行う．本研究では，開発したIoTデバイスを50台，実際に稼働する病院の医療機器に取り付け実証実験を行った．また，定期的に取得した電流値および交流波形の分散値を元に隠れマルコフモデルを用いて医療機器の稼働状況の推定を行った．実運用において病院内にて多数のデバイスが安定してデータ収集可能であることを確認した．さらに，HMMを用いた稼働状況の推定が有用であることを示した．

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2022.0_2p1gs1005

CiNii Research

AIによる看護業務可視化の効果と期待

坂本祐二, 大山慎太郎, 山下佳子, 出野義則, 山下暁士, 白鳥義宗

医療機器学 92 巻 ( 5 ) 頁： 538 - 544 2022年

入院経過推定を用いた特徴量拡張による予後予測

三沢翔太郎, 古川大記, 大山慎太郎, 佐藤菊枝, 狩野竜示, 鑓水大和, 谷口友紀, 小野田浩平, 大熊智子, 白鳥義宗

人工知能学会全国大会論文集 JSAI2022 巻 ( 0 ) 頁： 3Yin228 - 3Yin228 2022年

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：一般社団法人人工知能学会

医療現場における機械学習の応用による医師の治療支援や患者の個別化医療が近年多数報告されているなか、病院内に蓄積された患者の診療データを用い学習を進め、患者の予後予測を行う活用法は一つの大きなトピックである。一般にこういったタスクでは、入院から3日間など指定された期間の入院情報を用いて、予測したい将来時点における目的変数を予測する。しかし、入院初期から予測する将来時点までの期間が長いと予測が困難となる場合がある。そこで、予測する将来時点より前における食事量などの患者状態を用いることが出来れば、目的変数に対する予測性能が向上すると考えられる。学習時にはこれらの状態も参照できるため、予測モデルを追加で構築することが可能である。本研究では、患者の入院経過を予測し、それをモデルの新たな特徴量として用いる予後予測手法を提案する。本研究では、統合診療支援プラットフォームCITA Clinical Finderに集約された院内データを網羅的に用いて、肺炎患者を対象とした院内死亡と長期入院を予測する実験により本手法の有効性を確認した。

DOI： 10.11517/pjsai.jsai2022.0_3yin228

CiNii Research

AIおよびxR技術を活用した触診情報の可視化

大山慎太郎

日本ロボット学会誌 40 巻 ( 8 ) 頁： 685 - 689 2022年

Coalitional Game Theoretic Federated Learning

Ota M., Sakurai Y., Oyama S.

Proceedings - 2022 IEEE/WIC/ACM International Joint Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology, WI-IAT 2022 頁： 48 - 55 2022年

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Proceedings - 2022 IEEE/WIC/ACM International Joint Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology, WI-IAT 2022

This study approaches federated learning (FL) from the viewpoint of coalitional games with coalition structure generation (CSG). In conventional FL, even if each client has data from a different distribution, they still learn a single global model. However, the performance of each local model can degrade. To address such issues, we propose an algorithm in which clients form coalitions and the clients in the same coalition jointly train a specialized model for the coalition, namely a coalition model. We formulate the algorithm as a graphical coalition game given by a weighted undirected graph in which a node indicates a client and the weight of an edge indicates the synergy between two connected clients. Formulating FL as a CSG problem enables us to generate an optimal CS that maximizes the sum of synergies. We first define two types of synergy, i.e., that based on the average improvement in classification accuracy of two agents as they join the same coalition and that based on the cosine similarity between the gradients of the loss functions, which is intended to exclude adversaries having adversarial data from a set of non-adversaries. We conduct experiments to evaluate our algorithm, and the results indicate that it outperforms current algorithms.

DOI： 10.1109/WI-IAT55865.2022.00017

Scopus

Preventing Employee Absenteeism in Healthcare Settings with Bias-less Estimation of Personality Traits Based on Color Psychological Preferences.

Shintaro Oyama, Keiko Yamashita

AMIA 2022年

医療機器最適管理のためのHMMを用いた実稼働状況推定手法の提案と実装

角谷和飛, 吉田拓巨, 島孔介, 大山慎太郎, 大塚孝信

人工知能学会全国大会論文集(Web) 36th 巻 2022年

5G/IoT時代を見据えた、山間部・へき地における遠隔リハビリテーションの実証

半田裕, 安形司, 野村政嘉, 夏目賢治, 加倉美和, 伸井勝, 米田英正, 大山慎太郎, 佐伯将臣, 下田真吾, 金田賢, 小林由幸, 平田仁

医療情報学連合大会論文集 41回巻頁： 870 - 873 2021年11月

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<大山 慎太郎>

論文 - 大山 慎太郎

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